반도체 전자현미경 영상의 부분영상 유사도 기반 비참조적 결함 영역 검출 방법

Abstract

반도체 및 전자장비의 생산 공정에서 발생하는 결함의 원인을 바르게 찾아 해결하는 것은 수율향상에 직접적인 영향을 미치므로 반도체 제조업분야에서 자동화된 결함 분류시스템의 필요성이 점차 늘고 있다. 결함 유형 분류(defect classification)는 이러한 결함의 원인을 찾는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 영상 기반의 결함 분류 시스템은 결함 영상으로부터 각 결함 유형에 따른 특징 추출(feature extraction) 과정을 거친다. 그러나 Scanning Election Microscope(SEM) 장비를 통해 촬영되는 결함 영상은 일반적으로 회로 패턴 등 영상의 배경 영역에 비하여 결함 영역의 크기가 작으므로 결함과는 무관한 배경 영역에서 상대적으로 많은 특징점이 검출된다. 이는 분류 성능을 떨어뜨리는 요인이 되므로 특징 추출 전 결함 영역을 분리하는 선행 작업이 요구된다. 또한 결함 영역의 분리를 통하여 결함의 정확한 크기를 유추할 수 있으므로 각 결함 유형의 평균 크기를 비교할 수 있다. 결함 분류 시스템을 위한 결함 이미지 학습 집합(training set)의 자동주석처리에 관한 연구는 현재 이루어지지 않았으나, 이와 비슷한 연구 분야인 결함 영역의 검출에서는 결함 영역을 세밀하게 추출하기 위해 차영상 기법을 이용하거나 동적 윤곽선 모델(active contours model)을 사용한다. 차영상 기법에는 동일한 배경 구조를 가지면서 결함이 존재하지 않는 영상인 참조영상을 필요로 하며, 결함 영상과 참조영상 간의 차이를 통해 결함 영역을 분리하므로 결함의 형태에 강인한 특성을 갖는다. 그러나 참조영상은 동일 회로 구조를 갖는 다른 반도체에 대해 추가로 촬영해야 획득할 수 있으므로 실제 제조 공정에서 기피된다. 동적 윤곽선 모델은 시작점들이 설정되어 있어야 하는 반자동 방법으로, 수동으로 직접 시작점을 입력하는 시간과 시작점의 입력을 위한 장비가 추가로 필요하다는 단점이 있다. 또한, 시작점의 위치에 민감한 방법이므로 윤곽선을 섬세히 얻기 위해 시작점을 잘 설정하는 전문 인력이 필요하다. 본 논문은 앞서 언급한 단점들을 줄이기 위해서 차영상을 사용하지 않고 참조영상이 필요 없는 결함 영역 자동 추출방법을 제시한다. 제안하는 방법은 입력 이미지를 여러 개의 부분영상으로 나누고, 이들 간의 유사도를 기반으로 군집화한 후, 결함 영역에 해당할 확률이 높은 군집의 영역에 유사도 기반의 세밀한 검사를 하여 결함 영역을 정확하게 얻어낸다. SEM 영상을 주 대상으로 하며, 결함 영상만을 이용하고 참조영상을 필요로 하지 않는다. 또한, 자동으로 결함 영역을 분리하여 추가적인 시작점이 필요하지 않는다. 단일배경 결함 영상뿐만 아니라 다중배경 결함 영상에서도 결함 영역을 분리 할 수 있다. 실제 반도체 공정에서 얻은 결함 영상 데이터에 제안하는 방법을 적용해 본 결과, 단일배경 결함 영상에서는 검출 성공률이 87.78%로 나타났으며, 다중배경 결함 영상에서는 71.45%의 검출 성공률을 보였다. 이는, 결함 영역 검출 방법 중 동적 윤곽선 모델을 사용하는 반자동 방법에 비해 단일배경 결함 영상에서 15%의 성능 증진, 다중배경 결함 영상에서 35%의 성능 증진이 된 결과로 특히 다중배경 결함 영상에서 우수한 성능을 보였다.